Интеграция OLAP и интеллектуальной обработки данных для анализа больших данных
Особенности технологий аналитической обработки данных, а именно OLAP и ИАД (интеллектуального анализа данных), а также их интеграция. Применение данных методов работы с разнородной информацией больших объемов, методы хранения и работы с большими данными.
Подобные документы
Техники анализа большого количества постоянно прибывающей информации. Специфика больших данных. Традиционные методы работы с массивами информации. Программные инструменты для извлечения данных из внешних источников и обработки огромных массивов.
реферат, добавлен 17.09.2014Формирование аналитических данных посредством выполнения операции очищения данных локальных баз организации, применения статистических методов и других сложных алгоритмов. Рассмотрение офисных приложений и систем интеллектуального анализа данных.
реферат, добавлен 11.06.2015Общее понятие данных. Процедуры обработки данных в зависимости от видов представления данных. Организационные формы использования информационных технологий при обработке данных. Особенности и технологический процесс обработки экономической информации.
курсовая работа, добавлен 08.05.2014Особенности совместного использования двух взаимодополняющих друг друга направлений в области информационных технологий: OLTP и OLAP. Построение OLAP-решений на базе семейства продуктов Oracle Express. Потребительские свойства OLAP-решения в управлении.
реферат, добавлен 02.03.2015Обзор и классификация технических средств обработки данных, характеристика режимов и способов обработки. Комплекс технических средств для работы с информацией, средства подготовки, приема и передачи данных. Анализ информационных технологий управления.
реферат, добавлен 12.05.2010Проблема повышения эффективности обработки научной информации в распределенной цифровой среде. Создание в сети Интернет междисциплинарной информационно-аналитической платформы "История современной России". Оценка перспектив использования баз данных.
статья, добавлен 25.03.2019Технологии и методы интеллектуального анализа данных. Этапы процесса интеллектуального анализа. Задачи, которые решает Data mining. Концепция методов кластерного анализа. Вещественно-значные, бинарные, номинальные, порядковые переменные и их значимость.
статья, добавлен 28.01.2019Алгоритм планирования выполнения облачных приложений. Использование основных методов прогнозирования для получения приблизительных оценок характеристик приложений для обработки больших данных с учетом выделяемых ресурсов. Достоинства модели приложений.
статья, добавлен 21.12.2019- 34. OLAP–серверы
Скорость и качество принятия решений как один из самых важных факторов успеха в бизнесе и управлении. Использование серверов для хранения баз информационных данных. OLAP-системы - серверы многомерных баз данных, их основные принципиальные отличия.
статья, добавлен 07.01.2016 Анализ использования технологии обработки баз данных в информационных системах территориально-распределенных комплексов. Безопасность вычисления в распределенных программных системах. Проблемы компаний, возникающие при хранении больших объемов данных.
статья, добавлен 25.11.2017- 36. Системный анализ и оценка методов сжатия данных для баз данных лазерных технологических комплексов
Проведение системного анализа и оценки свойств, принципов работы и основных характеристик методов сжатия данных, определение эффективных алгоритмов для уменьшения объема данных. Предназначение кодирования строковых данных и данных произвольного типа.
статья, добавлен 29.01.2016 - 37. Базы данных
Хранение и обработка больших объемов информации. Понятие информационной системы. Виды структур данных. Виды баз данных. Состав и функции систем управления базами данных. Справочные ограничения целостности. Сетевая структура и организация данных.
реферат, добавлен 13.03.2013 Определение понятия интеллектуального анализа данных. История появления систем Data Mining и Knowledge Discoveryin Databases. Стадии и методы анализа, классификации и характеристика технологий. Их применение в страховых компаниях и фондовых биржах.
презентация, добавлен 22.05.2014Изучение проблемы обработки и хранения больших объемов данных. Неэффективность стандартных подходов, используемых для проектирования архитектуры настольных приложений. Проведение опытов, замеряющих скорость выполнения основных операций с базами данных.
статья, добавлен 07.03.2019Метод Data Mining (извлечения знаний из баз данных). Структуризация и первичная логическая обработка данных. Анализ и прогнозирование статистической обработки данных. Проведение финансово-экономических расчетов. Решение уравнений и оптимизационных задач.
реферат, добавлен 17.10.2011Автоматизированная система учета ресурсов в ресурсоснабжающих организациях России. Рассмотрение особенностей образа потребления. Описание программного модуля обработки больших данных, получаемых от потребителей ресурсов жилищно-коммунальных услуг.
статья, добавлен 29.08.2021Рассмотрение современных технологий хранения больших объёмов данных. Характеристика основных критериев выбора нереляционных систем управления базами данных. Применение метода анализа иерархий Т. Саати в организации для получения наилучшей альтернативы.
статья, добавлен 19.12.2017Структура и взаимоотношения элементов схемы, логические уровни для детализации модели. Описание структуры одного сегмента, поверх которой разворачивается комплекс приложений Hadoop. Изучение работы платформы автоматизации обработки больших данных.
статья, добавлен 21.12.2019Применение информационных технологий в базах данных, их роль в обеспечении эффективного управления и хранения данных, интеграция с другими информационными системами. Анализ применения информационных технологий в базах данных, их значимость для бизнеса.
статья, добавлен 11.10.2024Понятие персональных данных, требования при их обработке. Защита информации при работе с базами данных. Использование СУБД для хранения, обработки данных. Организация защиты MS SQL Server, Oracle, MySQL. Законодательные нормы о защите персональных данных.
дипломная работа, добавлен 14.10.2012On-Line Analytical Processing как технология комплексного многомерного анализа данных и ключевой компонент организации хранилищ данных. Построение многомерных кубов, которые доступны для пользовательских запросов. Пример точки в многомерном пространстве.
статья, добавлен 02.02.2019Механизм работы OLAP-технологий в бизнесе. Бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия управленческих решений при использовании OLAP-кубов. Классификация OLAP-технологий и их особенности. Составление отчетов, анализ и прогнозирование событий.
реферат, добавлен 20.04.2017Анализ этапа реализации многомерного массива данных (OLAP куба). Задачи оптимизации работы структуры данных. Рассмотрение компонентов, реализующих гиперкуб, которые смогут обеспечить максимальное быстродействие и минимальные расходы оперативной памяти.
статья, добавлен 03.06.2022Система управления базами данных как один из методов решения задач длительного хранения и обработки информации. Особенности реляционных баз данных, их структура и способы обработки. Взаимодействие с СУБД из Web-приложения, структурированный язык запросов.
доклад, добавлен 28.06.2013Основные элементы концепции хранилищ данных. Архитектуры глобальных хранилищ данных. Взаимосвязанные и независимые магазины данных. Анализ методов повышения эффективности алгоритмов обработки хранимых данных в связи с валообразным увеличением их объема.
статья, добавлен 15.08.2020